## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Evaluasi Kinerja Internet Kampus Universitas Tanjungpura dengan Analisis Quality of Service dan

## User Acceptance Test
Herry Sujaini #1 , Muanuddin #2 , Fitri Imansyah #3 , Yus Sholva #4 , Ferry Hadary #5 , Eva Dolorosa #6 , Andi Ihwan #7 , Mochammad Meddy Danial #8 , Silvia Uslianti #9 , Purwaningsih #10 , Dwi Zulfita #11 , Aktris Nuryanti #12 , Rommy Patra #13 , Yuline #14 , Stepanus Sahala Sitompul #15 , Syaifurrahman #16 , Alhadiansyah #17 , Muhammad Yusuf #18 , Achmadi #19 , Rachmawati #20 , Wendy #21 , Hamdani #22 , Syarif Hasyim Azizurrahman #23 , Witarsa #24 , Endang Purwaningsih #25 , Syamswisna #26 , Bistari #27 , Ade Mirza #28 , Asep Nursangaji #29 , Ratna Herawatiningsih #30 , Kurnia Ningsih #31 , Surachman #32 , Meiran Panggabean #33 , Siti Hadijah #34 , Rahmidiyani #35 , Priyo Saptomo #36 , Memet Agustiar #37 , Vivi Bachtiar #38 , Afrizal #39 , Setia Budi #40 , Yohanes Gatot Sutapa Yuliana #41 , Windhu Putra #42 , Nurmainah #43 , Helly Suharlina #44 , Zubaidah R #45 , Erni Djun Astuti #46 , Muhsin #47 , Riduansyah #48 , Agustina Listiawati #49 , Imam Ghozali #50 , Ade Elbani #51 , Yulis Jamiah #52 , Edy Suasono #53 , Ismawartati #54 , Aswandi #55 , Uti Asikin #56 , Siti Halidjah #57
# Universita Tanjungpura Jalan Prof. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia
1 hs@untan.ac.id, 2 muanuddin@untan.ac.id, 3 fitri.imansyah@ee.untan.ac.id, 4 sholvariza@untan.ac.id,
5 ferry.hadary@invent.untan.ac.id, 6 eva.dolorosa@faperta.untan.ac.id,
7 andihwan@physics.untan.ac.id, 8 meddydanial@civil.untan.ac.id,
9 silvia.uslianti@industrial.untan.ac.id, 10 purwaningsih@faperta.untan.ac.id, 11 dwi.zulfita@faperta.untan.ac.id, 12 aktris.nuryanti@hukum.untan.ac.id,
13 rommy.patra@hukum.untan.ac.id, 14 yuline@fkip.untan.ac.id,
15 tepanus.sahala.sitompul@fkip.untan.ac.id, 16 syaifurrahman@untan.ac.id,
17 alhadiansyah@hukum.untan.ac.id, 18 m_yusuf@civil.untan.ac.id, 19 achmadi@fkip.untan.ac.id, 20 rachmawati@hukum.untan.ac.id, 21 wendy@ekonomi.untan.ac.id, 22 hamdani@hukum.untan.ac.id, 23 syarif.hasyim.azizurrahman@hukum.untan.ac.id, 24 witnessedu@yahoo.com,
25 endang.purwaningsih@fkip.untan.ac.id, 26 syamswisna@gmail.com, 27 bistari@fkip.untan.ac.id,
28 ade.mirza@fkip.untan.ac.id, 29 asep.nursangaji@fkip.untan.ac.id, 30 ratna@fahutan.untan.ac.id, 31 kurnia.ningsih@fkip.untan.ac.id, 32 surachman@faperta.untan.ac.id, 33 meiran.panggabean@ekonomi.untan.ac.id, 34 siti.hadijah@faperta.untan.ac.id, 35 rahmidiyani@faperta.untan.ac.id, 36 priyo.saptomo@hukum.untan.ac.id, 37 memet.agustiar@ekonomi.untan.ac.id, 38 vivibachtiar@civil.untan.ac.id,
39 afrizal@ekonomi.untan.ac.id, 40 setia.budi@faperta.untan.ac.id,
41 yohanes.gatot.sutapa.y@fkip.untan.ac.id, 42 windhu.putra@ekonomi.untan.ac.id, 43 nurmainah@pharm.untan.ac.id, 44 helly.suharlina@ekonomi.untan.ac.id, 45 zubaidah.r@fkip.untan.ac.id, 46 erni.djun.astuti@hukum.untan.ac.id, 47 muhsin@ekonomi.untan.ac.id, 48 riduansyah@faperta.untan.ac.id, 49 agustina.listiawati@faperta.untan.ac.id,
50 imam.ghozali@fkip.untan.ac.id, 51 adeelbani78@gmail.com, 52 yulis.jamiah@fkip.untan.ac.id,
53 edy.suasono@hukum.untan.ac.id, 54 Ismawartati@hukum.untan.ac.id, 55 aswandi@hukum.untan.ac.id 56 uti.asikin@hukum.untan.ac.id, 57 siti.halidjah@fkip.untan.ac.id
Abstrak—  Paper  ini  membahas  tentang  evaluasi  kualitas layanan  internet  di  Universitas  Tanjungpura.  Penulis menggunakan  dua  metode  analisis,  yaitu  Quality  of  Service dan  User  Acceptance  Test  untuk  mengukur  kinerja  internet di kampus Universitas Tanjungpura. Pada analisis Quality of Service,  penulis  mengukur  beberapa  parameter  kinerja internet,  seperti  throughput,  delay,  packet  loss,  dan  jitter, untuk setiap fakultas di kampus. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  throughput  tertinggi  berada  di Fakultas Teknik dengan nilai rata-rata 87,90 MB, sementara delay dan packet loss terendah terdapat di Fakultas Ekonomi dan Bisnis dengan nilai rata-rata 0,16 ms dan 0,00% secara
berturut-turut. Sementara itu, pada analisis User Acceptance Test,  penulis  melakukan  survei  terhadap  mahasiswa  untuk mengetahui  penggunaan  internet  di  kampus  dan  kepuasan mereka  terhadap  layanan  internet  yang  disediakan.  Hasil survei menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa menganggap internet  di kampus memadai dan lancar, serta sering digunakan untuk belajar dan mengakses media sosial.
Kata kunci — Quality of Service, User Acceptance Test, Universitas Tanjungpura, internet.

## I. P ENDAHULUAN
Quality of Service (QoS) adalah istilah yang digunakan untuk mengukur kualitas dari layanan jaringan, yaitu suatu set  pengaturan  atau  standar  yang  digunakan  untuk menjamin  tingkat  kinerja  dalam  jaringan  computer  [1]. QoS  mencakup  faktor  seperti  kecepatan,  jumlah  paket yang hilang, dan latensi jaringan. Tujuannya adalah untuk memastikan  bahwa  aplikasi  dan  layanan  kritis  memiliki akses ke sumber daya jaringan yang diperlukan, sehingga kinerja  mereka  tidak  terpengaruh  oleh  beban  jaringan yang berlebihan.
Penggunaan  fasilitas  internet  untuk  mendukung kebutuhan  mobilitas  di  lingkungan  kampus  seperti browsing,  download  dan  upload  data  merupakan  kondisi yang  tidak  dapat  dihindari.  Salah  satu  hal  yang  dapat dilakukan agar kinerja jaringan menjadi lebih optimal dan tidak  terjadi  dominasi bandwidth adalah  dengan menerapkan manajemen bandwidth  agar bandwidth  dapat dibagi  rata  pada  setiap  koneksi  yang  terhubung.  Metode yang  umum  digunakan  karena  lebih  mudah  dalam konfigurasinya  dan  memiliki  kinerja  yang  handal  adalah Peer  Connection  Queue (PCQ)  [2].  Struktur  gedung kampus yang berjauhan membutuhkan penggunaan teknik Wireless Distribution System (WDS). WDS adalah sistem untuk memperluas jangkauan jaringan nirkabel menggunakan  dua  atau  lebih  Titik  Akses.  Dengan implementasi  WDS  maka  wilayah  kerja  ( coverage )  dari suatu WLAN dapat diperluas tanpa harus menghubungkan Access  Point dengan  sistem backbone kabel  [3].  Suatu jaringan wireless yang  menggunakan  teknik  WDS  akan terjadi  penurunan bandwidth yang  cukup  mengganggu sehingga  harus  sangat  diperhatikan  saat  melakukan perancangan  topologi  jaringan  awal.  Semakin  lama  link WDS  terbentuk,  semakin  rendah  alokasi bandwidth yang didapatkan  oleh  AP  yang  letaknya  jauh  dari  root  AP. Maka,  untuk  itu  perlu  adanya  kontrol  keseimbangan antara kemudahan dan keandalan jaringan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4],  pengujian kinerja  jaringan  dilakukan  melalui  indikator  hasil pengujian berupa nilai output throughput, jitter, delay, dan packet loss . Beberapa penelitian lain, seperti [5]–[7], telah menguji  kualitas  layanan  berdasarkan  beberapa  desain topologi  jaringan  yang  berbeda.  Pada  penelitian  lain, diperloleh  kondisi  jaringan  internet  di  Universitas  dapat diukur  menggunakan  metode  QoS  berdasarkan  parameter throughput,  delay,  jitter, dan packet  loss dengan menggunakan  aplikasi  wireshark.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata throughput dan delay pada  setiap  lokasi  pengukuran  dalam  keadaan  sedang, nilai  rata-rata  jitter  dalam  kondisi  bagus,  sedangkan  nilai rata-rata  packet  loss  dalam  kondisi  sangat  bagus.  Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pada jam-jam sibuk, kondisi  jaringan  adakalanya  stabil  dan  down,  tetapi  pada jam  sepi,  kondisi  jaringan  dalam  keadaan  stabil  [8]. Penelitian  lain  juga  dilakukan  untuk  menguji  QoS  pada jaringan  nirkabel  STT  Bandung.  Pengujian  dilakukan pada seluruh bagian lantai  gedung STT Bandung,  dengan menekankan  pada  pengukuran  parameter  delay,  jitter,
packet  loss,  dan  throughput.  Pengujian  dilakukan  secara langsung  pada  jaringan  nirkabel  dengan  menggunakan aplikasi  Axence  netTools.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa jaringan nirkabel STT Bandung dapat dikategorikan  sebagai  bagus  dengan  index  rata-rata  3,5 berdasarkan kategori standar TIPHON[9].
Peningkatan  kinerja  yang  signifikan  ini  dapat meningkatkan  kualitas  layanan  komunikasi  data  seperti Voice  Over  Internet  Protocol (VOIP)  seperti  pada  [10]. Singkatnya,  memiliki  tujuan  untuk  memastikan  bahwa berbagai  layanan  yang  menggunakan  infrastruktur jaringan yang sama dapat terpenuhi kebutuhannya dengan baik.  Hal  ini  dilakukan  dengan  mengelola  ketersediaan bandwidth,  menjamin  kecepatan  dan  waktu  respon  yang sesuai, serta meminimalkan packet loss dan jitter. Dengan QoS,  infrastruktur  jaringan  dapat  memberikan  kualitas layanan  yang  optimal  dan  memenuhi  kebutuhan  yang berbeda  dari  pengguna  jaringan.  Sehingga,  QoS  menjadi penting  dalam  meningkatkan  performa  jaringan  dan kualitas layanan yang diberikan kepada pengguna.
Penelitian Evaluasi Kinerja Internet Kampus Universitas  Tanjungpura  sangat  penting  karena  hasil penelitian  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam meningkatkan  kualitas  layanan  internet  kampus  yang berdampak pada pengalaman belajar dan kerja mahasiswa, dosen,  dan  staf  universitas.  Selain  itu,  dengan  adanya penelitian  ini,  dapat  diketahui  kelemahan  dan  kekuatan sistem jaringan internet kampus, sehingga perbaikan dapat dilakukan  secara  tepat  dan  efektif.  Hal  ini  sangat  krusial dalam  era  digital  yang  membutuhkan  koneksi  internet yang  stabil  dan  cepat  untuk  berbagai  kegiatan,  seperti akses  pembelajaran  daring,  riset  online,  komunikasi,  dan transaksi  online.  Dengan  meningkatkan  kualitas  layanan internet  kampus,  diharapkan  dapat  memberikan  dampak positif  bagi  kemajuan  pendidikan  dan  penelitian  di Universitas  Tanjungpura  serta  meningkatkan  daya  saing alumni di dunia kerja yang semakin kompetitif.

## II. M ETODOLOGI
Network  Development  Life  Cycle (NDLC)  adalah serangkaian pendekatan yang ditujukan untuk meningkatkan  atau  mengganti  infrastruktur  jaringan entitas  [11].  Ini  didasarkan  pada  Analisis  Sistem  dan Desain  Siklus  Hidup  (SDLC)  yang  populer,  yang merupakan  metode  terstruktur  yang  digunakan  untuk mengatur  dan  mengawasi  pengembangan  sistem.  Alasan untuk  mengadopsi  teknik  NDLC  adalah  meningkatnya kebutuhan  akan  sumber  daya  dan  bandwidth  akses jaringan  yang  lebih  besar.  NDLC  terdiri  dari  berbagai tahapan, termasuk analisis, desain, simulasi, implementasi, pemantauan,  dan  manajemen,  seperti  yang  diilustrasikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Model Network Development Life Cycle
PCQ  adalah  metode  sederhana  untuk  mengelola bandwidth yang menggunakan algoritme untuk mengalokasikan  bandwidth  secara  merata  di  antara beberapa  klien  aktif  [12]–[14].  Ini  berguna  dalam  situasi di  mana sulit  untuk  menentukan alokasi  bandwidth untuk setiap  klien.  PCQ  membuat  sub-antrian  berdasarkan pengklasifikasi  khusus  untuk  mencapai  tujuannya  untuk mendistribusikan bandwidth secara otomatis dan memastikan  bahwa  setiap  klien  memiliki  bagian  yang sama dari koneksi jaringan.
Perhitungan rate-limit untuk pengguna aktif didasarkan pada  rate  PCQ  di  router.  Karena  router  secara  otomatis mendistribusikan  bandwidth  secara  merata  di  antara pengguna,  tidak  mungkin  memprioritaskan  pengguna tertentu  saat  menggunakan  PCQ.  Pada  penelitian  ini standar  hasil  tes  mengikuti  standar  yang  telah  ditetapkan oleh TIPHON [15]seperti pada Tabel 1.
TABEL I S TANDAR P ARAMETER QOS TIPHON Grade Throughput Jitter Delay Packet Loss Excellent 100% 0 ms < 150 ms 0% Good 75% 0 – 75 ms 150 – 300 ms 3% Average 50% 75 – 125 ms 300 – 450 ms 15% Poor < 25% 125 – 225 ms > 450 ms 25%
Throughput :  Kolom  dengan  heading  "Throughput" menunjukkan  throughput  (jumlah  data  yang  dikirim  atau diterima  dalam  waktu  tertentu)  di  setiap  lokasi pengukuran.  Semakin  tinggi  nilai  throughput,  semakin baik kualitas layanan.
Delay :  Kolom  dengan  heading  "delay"  menunjukkan rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mengirimkan paket data  dari  sumber  ke  tujuan.  Semakin  rendah  nilai  delay, semakin baik kualitas layanan.
Packet  loss :  Kolom  dengan  heading  "packet  loss" menunjukkan  persentase  paket  data  yang  hilang  dalam proses pengiriman. Semakin rendah persentase packet loss, semakin baik kualitas layanan.
Jitter :  Kolom  dengan  heading  "jitter"  menunjukkan variabilitas  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mengirimkan
paket  data  dari  sumber  ke  tujuan.  Semakin  rendah  nilai jitter, semakin baik kualitas layanan.
User  Acceptance  Test (UAT)  [16]  adalah  salah  satu jenis  pengujian  yang  dilakukan  pada  tahap  akhir pengembangan  layanan  jaringan  untuk  mengevaluasi apakah  layanan  yang  dikembangkan  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  dan  memenuhi  persyaratan  yang telah ditetapkan sebelumnya.
UAT dilakukan dengan melibatkan pengguna atau end- user  dari  layanan  jaringan,  sehingga  pengguna  dapat memberikan  umpan  balik  dan  mengevaluasi  kualitas layanan tersebut secara langsung. Hal ini dapat membantu untuk  mengidentifikasi  masalah  atau  kekurangan  layanan yang mungkin tidak terdeteksi selama tahap pengembangan.
UAT  biasanya  dilakukan  dengan  menguji  layanan jaringan  pada  lingkungan  produksi  yang  sesungguhnya, atau  dengan  menggunakan  lingkungan  uji  yang  dibuat mirip  dengan  lingkungan  produksi.  Hasil  dari  UAT  akan memberikan  informasi  yang  berguna  untuk  mengevaluasi kualitas layanan jaringan dan menentukan apakah layanan tersebut  siap  untuk  digunakan  secara  penuh  oleh pengguna.
Metode  UAT  adalah  cara  yang  melibatkan  pengguna atau  pelanggan  dalam  mengevaluasi  performa  dan fungsionalitas  layanan  jaringan.  Langkah-langkah  umum dalam  metode  UAT  termasuk  menentukan  kriteria penerimaan,  memilih  pengguna  uji,  membuat  skenario pengujian,  melakukan  pengujian,  membuat  laporan,  dan menyampaikan  laporan  kepada  pihak  yang  bertanggung jawab.  Dengan  cara  ini,  pengguna  atau  pelanggan memiliki peran aktif dalam mengevaluasi kualitas layanan jaringan  dan  memastikan  bahwa  layanan  jaringan memenuhi kebutuhan dan harapan mereka.
Dalam  rangka  mengevaluasi  kualitas  layanan  jaringan internet  di  kampus  UNTAN,  kami  menggunakan  metode pengumpulan  data  berupa  kuesioner.  Kuesioner  tersebut diberikan  secara  acak  kepada  mahasiswa  dari  semua fakultas  yang  berada  di  kampus  UNTAN  dengan  total responden  sebanyak  1.137  mahasiswa.  Data  yang terkumpul  kemudian  diolah  dan  dianalisis  untuk mendapatkan informasi tentang kepuasan dan pengalaman penggunaan layanan jaringan internet di kampus UNTAN. Metode  pengumpulan  data  melalui  kuesioner  dipilih karena  dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  spesifik dan  detail  tentang  kebutuhan  dan  harapan  pengguna layanan  jaringan  internet  di  kampus  UNTAN.  Dengan demikian,  diharapkan  hasil  evaluasi  dapat  memberikan informasi yang akurat dan bermanfaat bagi pengembangan layanan jaringan internet di kampus UNTAN ke depannya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan,  kami  akan mengevaluasi  kinerja  internet  kampus  Universitas Tanjungpura dengan menggunakan analisis QoS dan UAT berdasarkan  hasil  survei  yang  telah  kami  lakukan.
Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  baik performa  internet  kampus  dalam  memenuhi  kebutuhan penggunanya, serta mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan internet kampus.
Analisis  QoS  dilakukan  dengan  mengukur  nilai throughput,  delay,  packet  loss, dan jitter di  tiap  fakultas pada  waktu  pagi  dan  siangpada  beberapa  lokasi. Sedangkan analisis UAT dilakukan dengan mengumpulkan  data  dari  hasil  survei  yang  berisi pertanyaan  mengenai  penggunaan  internet  kampus  dan tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  layanan  internet kampus.

## A. Quality of Service
TABEL III
H ASIL P ENGUKURAN QOS M ASING - MASING F AKULTAS Fakultas Throughput (MB) Delay (ms) Packet Loss (%) Jitter (ms) FH 60.83 2.65 0.00 2.72 FEB 64.52 0.16 0.00 0.34 FP 66.20 10.95 0.00 4.44 FT 87.90 0.16 0.00 0.13 FISIP 75.42 0.09 0.00 0.00 FKIP 35.64 19.97 0.00 30.00 FHUT 47.75 28.83 0.00 97.32 FMIPA 76.06 6.16 0.00 56.74 FK 81.05 19.56 0.00 21.25
Tabel  II  menunjukkan  hasil  rata-rata  pengukuran kualitas layanan (QoS) pada sembilan lokasi yang berbeda pada  empat  parameter  yang  berbeda: throughput,  delay, packet  loss, dan jitter .  Berikut  adalah  analisis  dari  tabel tersebut:
1. Throughput :  Semakin  tinggi  nilai  throughput, semakin  baik  kualitas  layanan.  Dari  tabel  tersebut, throughput  tertinggi  tercatat  di  lokasi  FK  dengan nilai  81.05,  sedangkan  throughput  terendah  tercatat di lokasi FH dengan nilai 60.83.
2. Delay:  Semakin  rendah  nilai  delay,  semakin  baik kualitas  layanan.  Dari  tabel  tersebut,  delay  tertinggi tercatat  di  lokasi  FKIP  dengan  nilai  28.83  ms, sedangkan delay terendah tercatat di lokasi FEB dan FT dengan nilai 0.16 ms.
3. Packet  loss:  Semakin  rendah  persentase  packet  loss, semakin  baik  kualitas  layanan.  Dari  tabel  tersebut, semua  lokasi  pengukuran  menunjukkan  nilai  packet loss  sebesar  0,  yang  menunjukkan  kualitas  layanan yang baik dalam hal packet loss.
4. Jitter:  Semakin  rendah  nilai  jitter,  semakin  baik kualitas  layanan.  Dari  tabel  tersebut,  jitter  tertinggi tercatat  di  lokasi  FHUT  dengan  nilai  97.32,
sedangkan  jitter  terendah  tercatat  di  lokasi  FISIP dengan nilai 0.00.

## B. User Acceptance Test
Pernyataan-pernyataan  yang  diberikan  secara  random terhadap  mahasiswa  di  seluruh  fakultas  adalah  sebagai berikut :
• Q1  = Kampus  menyediakan  fasilitas  internet yang memadai
• Q2 = Internet di kampus lancar hampir di semua lokasi kampus
• Q3  =  Saat  di  kampus,  saya  lebih  sering menggunakan internet kampus daripada internet dengan kuota pribadi
• Q4  =  Internet  di  kampus  jarang  mengalami gangguan
• Q5 = Internet di kampus lancar untuk browsing
• Q6 = Internet di kampus lancar untuk menonton Youtube
• Q7  =  Saya  sering  menggunakan  Internet  di kampus untuk belajar
• Q8  =  Saya  sering  menggunakan  Internet  di kampus untuk bermain game
• Q9  =  Saya  sering  menggunakan  Internet  di kampus untuk sosila media
• Q10  =  Saya  sering  menggunakan  Internet  di kampus untuk mendengar music
• Q11  =  Saya  sering  menggunakan  Internet  di kampus untuk nonton film
Pernyataan  Q1  pada  tabel  III  mengukur  kepuasan pengguna  terhadap  fasilitas internet  yang  disediakan  oleh kampus.  Berdasarkan  data,  rata-rata  skor  tertinggi  pada pernyataan ini adalah 88,18% yang berasal dari responden fakultas  Kehutanan,  sedangkan  skor  terendah  adalah 63,93% yang berasal dari responden fakultas KIP.
Dari  segi  interpretasi,  dapat  disimpulkan  bahwa sebagian  besar  responden  merasa  bahwa  kampus menyediakan fasilitas internet yang memadai, dengan skor rata-rata  di  atas  70%  di  semua  fakultas  kecuali  Fakultas KIP. Namun, Fakultas Kehutanan memiliki skor tertinggi pada pernyataan ini, yang menunjukkan bahwa pengguna di  fakultas  tersebut  sangat  puas  dengan  fasilitas  internet yang disediakan oleh kampus.
Pernyataan  Q2  menyatakan  bahwa  internet  di  kampus lancar hampir di semua lokasi kampus. Berdasarkan tabel yang diberikan, nilai rata-rata untuk pernyataan ini adalah 56.28. Nilai ini menunjukkan bahwa mayoritas responden merasa  bahwa  internet  di  kampus  belum  lancar  di  semua lokasi  kampus,  namun  masih  cukup  lancar  di  beberapa lokasi.  Hal  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  terdapat beberapa  area  di  kampus  yang  masih  memiliki  masalah dengan kualitas jaringan internet.
Beberapa  mahasiswa  mungkin  merasa  bahwa  jaringan internet  lancar  di  seluruh  area  kampus,  sementara  yang lain  mungkin  merasa  sebaliknya.  Oleh  karena  itu,  untuk
meningkatkan  kualitas  jaringan  internet  di  kampus,  perlu dilakukan  penanganan  masalah  di  area  yang  masih memiliki  masalah  dan  menyesuaikan  dengan  berbagai kebutuhan  pengguna  yang  berbeda.  Berdasarkan  nilai rata-rata  pada  kolom  Q3,  dapat  dilihat  bahwa  nilai tertinggi  terdapat  pada  fakultas  Kehutanan  dengan  nilai 80.91,  sedangkan  nilai  terendah  terdapat  pada  fakultas KIP dengan nilai 51.41. Selanjutnya, distribusi skor dapat dianalisis  dengan  melihat  nilai  persentase  pada  skala  1-5 untuk setiap jawaban pada Q3.
TABEL IIIII H ASIL P ERHITUNGAN UAT M ASING - MASING F AKULTAS Fakultas Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 FH 80.72 67.01 75.77 66.6 73.81 70.41 FEB 78.54 61.95 73.41 60.24 71.22 68.05 FP 77.69 60.51 67.95 56.92 66.15 65.38 FT 78.37 55.47 72.44 59.88 71.16 68.6 FISIP 68.42 52.63 64.21 56.84 57.89 58.95 FKIP 63.93 48.63 51.41 49.16 56.88 55.49 FHUT 88.18 75.45 80.91 68.18 80.91 78.18 FMIPA 76.41 57.95 70.26 56.92 69.23 63.59 FK 70.18 45.26 69.12 50.35 59.82 57.02 Fakultas Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 FH 77.53 39.07 68.14 55.98 44.02 FEB 74.15 47.07 69.27 59.02 53.41 FP 72.82 41.28 65.13 52.56 46.67 FT 76.98 46.86 69.53 60.47 49.53 FISIP 68.42 43.16 69.47 48.42 42.11 FKIP 59.18 32.81 51.75 42.69 37.12 FHUT 82.73 43.64 76.36 64.55 56.36 FMIPA 70.26 32.31 59.49 52.31 40.51 FK 73.33 38.42 62.98 52.28 42.63
Berdasarkan  distribusi  skor  pada  kolom  Q3,  dapat dilihat  bahwa  mayoritas  responden  dari  semua  fakultas setuju dengan pernyataan tersebut (skor 4 dan 5). Fakultas dengan  persentase  responden  setuju  tertinggi  adalah Kehutanan dengan nilai 92.73%, sedangkan yang terendah adalah  KIP  dengan  nilai  66.54%.  Dari  analisis  tersebut dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden dari semua fakultas  setuju  bahwa  mereka  lebih  sering  menggunakan internet  kampus  daripada  internet  dengan  kuota  pribadi saat  berada  di  kampus,  namun  terdapat  perbedaan persentase  setuju  antara  fakultas  yang  dapat  dipengaruhi oleh  faktor-faktor  seperti  ketersediaan  akses  internet pribadi,  kecepatan  internet  kampus,  dan  kebutuhan  akses internet pribadi.
Analisis  pada  Q1  dan  Q3  menunjukkan  dua  hal  yang berbeda. Pada Q1, sebagian besar responden setuju bahwa
kampus  menyediakan  fasilitas  internet  yang  memadai. Namun  pada  Q3,  sebagian  besar  responden  tidak  setuju bahwa mereka lebih sering menggunakan internet kampus daripada  internet  dengan  kuota  pribadi.  Mungkin  saja meskipun  responden merasa bahwa kampus menyediakan fasilitas  internet  yang  memadai,  namun  mereka  lebih memilih  untuk  menggunakan  kuota  pribadi  karena beberapa  alasan  seperti  kecepatan  internet  yang  lebih cepat  atau  kuota  internet  yang  lebih  banyak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  aspek  kualitas  layanan  internet kampus yang  diukur dalam  Q1 belum memenuhi harapan responden dalam hal penggunaan internet sehari-hari.
Analisis  Q2  dan  Q3  berbeda  dalam  hal  fokusnya.  Q2 menilai  ketersediaan  dan  kualitas  layanan  internet  di lokasi  kampus,  sedangkan  Q3  menilai  perilaku  pengguna dalam menggunakan internet di kampus dan kuota pribadi. Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa  kesamaan  antara kedua  pernyataan  ini.  Ketersediaan  dan  kualitas  layanan internet  yang  baik  di  kampus  (Q2)  dapat  menjadi  faktor penentu  dalam  keputusan  pengguna  untuk  menggunakan internet  kampus  (Q3)  daripada  internet  dengan  kuota pribadi.  Selain  itu,  jika  ketersediaan  dan  kualitas  internet di  kampus  buruk,  maka  pengguna  cenderung  akan  lebih sering  menggunakan  internet  dengan  kuota  pribadi.  Oleh karena  itu,  kedua  pernyataan  ini  berkaitan  erat  dan  harus diperhatikan  dalam  evaluasi  kualitas  layanan  internet  di kampus.
Berdasarkan data tabel  yang diberikan, pada umumnya responden  setuju  dengan  pernyataan  Q4  "Internet  di kampus jarang mengalami gangguan". Rata-rata nilai dari semua fakultas pada pernyataan ini mencapai 61,57, yang menunjukkan mayoritas responden setuju dengan pernyataan  ini.  Namun,  terdapat  beberapa  fakultas  yang memiliki  nilai  rata-rata  di  bawah  50,  yaitu  Fakultas  KIP, Fakultas  Teknik,  dan  Fakultas  Isipol,  yang  menunjukkan bahwa  di  fakultas-fakultas  tersebut  terdapat  sebagian responden yang tidak setuju dengan pernyataan ini.
Perlu  juga  diperhatikan  bahwa  dalam  penilaian gangguan internet, persepsi masing-masing individu dapat bervariasi.  Terdapat  kemungkinan  bahwa  sebagian responden  menganggap  gangguan  internet  yang  mereka alami  sebagai  gangguan  yang  sering  terjadi,  meskipun secara  faktual  gangguan  tersebut  memang  jarang  terjadi. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengevaluasi  dan memperbaiki  kualitas  jaringan  secara  terus-menerus  agar responden  semakin  puas  dengan  layanan  internet  yang diberikan.
Pernyataan Q1 menyatakan bahwa kampus menyediakan  fasilitas  internet  yang  memadai,  sedangkan pernyataan  Q2  menyatakan  bahwa  internet  di  kampus lancar  hampir  di  semua  lokasi  kampus.  Sementara  itu, pernyataan  Q4  menyatakan  bahwa  internet  di  kampus jarang  mengalami  gangguan.  Dari  analisis  sebelumnya, kita  sudah  mengetahui  bahwa  pernyataan  Q1  dan  Q2 memiliki  tingkat  persetujuan  yang  tinggi,  sedangkan  Q4 memiliki tingkat persetujuan yang sedang.
Bandingkan  Q1  dan  Q4,  kita  dapat  melihat  bahwa kedua  pernyataan  tersebut  berhubungan  erat.  Fasilitas
internet  yang  memadai  (Q1)  dapat  mempengaruhi frekuensi  gangguan  pada  internet  kampus  (Q4).  Jika fasilitas  internet  kurang  memadai,  maka  kemungkinan besar  akan  lebih  sering  terjadi  gangguan  pada  jaringan. Oleh  karena  itu,  tingkat  persetujuan  yang  tinggi pada  Q1 dapat  menjadi  indikator  bahwa  tingkat  gangguan  pada internet  kampus  relatif  rendah.  Sementara  itu,  jika dibandingkan  Q2  dengan  Q4,  kita  dapat  melihat  bahwa meskipun  tingkat  persetujuan  pada  Q2  tinggi,  namun  hal ini  tidak  selalu  berarti  bahwa  gangguan  pada  internet kampus  jarang  terjadi.  Kedua  pernyataan  tersebut  dapat mengindikasikan  hal  yang  sama,  namun  tidak  selalu berkorelasi langsung. Meskipun internet di kampus lancar hampir  di  semua  lokasi  kampus  (Q2),  hal  ini  tidak menjamin  bahwa  gangguan  pada  jaringan  jarang  terjadi (Q4). Sebaliknya, meskipun  jarang terjadi gangguan pada jaringan  (Q4),  hal  ini  tidak  menjamin  bahwa  internet  di kampus selalu lancar (Q2).
Untuk Q5 (Internet di  kampus  lancar untuk browsing), hasil  rata-rata  tertinggi  diperoleh  dari  fakultas  Kehutanan dengan nilai 80.91, sedangkan rata-rata terendah diperoleh dari fakultas KIP dengan nilai 56.88. Sedangkan untuk Q6 (Internet  di  kampus  lancar  untuk  menonton  Youtube), hasil  rata-rata  tertinggi  diperoleh  dari  fakultas  Kehutanan dengan nilai 78.18, sedangkan rata-rata terendah diperoleh dari fakultas KIP dengan nilai 55.49.
Dari  hasil  analisis  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa fakultas  Kehutanan  memiliki  rata-rata  nilai  yang  tinggi pada  kedua  pernyataan  Q5  dan  Q6,  sementara  fakultas KIP  memiliki  rata-rata  nilai  yang  rendah  pada  kedua pernyataan  tersebut.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh perbedaan  kebutuhan  dan  penggunaan  internet  di  antara fakultas-fakultas tersebut, sehingga mempengaruhi persepsi  mahasiswa  tentang  kualitas  internet  di  kampus dalam hal browsing dan menonton Youtube.
Berdasarkan hasil analisis pada data tabel, dapat dilihat bahwa  nilai  rata-rata  dari  Q5  (Internet  di  kampus  lancar untuk  browsing)  lebih  tinggi  daripada  Q6  (Internet  di kampus  lancar  untuk  menonton  Youtube).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  mahasiswa  lebih  puas  dengan kualitas  internet  di  kampus  saat  digunakan  untuk browsing  daripada  saat  digunakan  untuk  menonton Youtube.  Selain  itu,  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  fakultas memberikan nilai yang lebih tinggi pada Q5 daripada Q6, kecuali fakultas KIP yang memberikan nilai yang hampir sama untuk kedua pernyataan tersebut. Namun, perbedaan nilai  antara  Q5  dan  Q6  tidak  terlalu  signifikan,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kualitas  internet  di  kampus dinilai  cukup  memadai  baik  untuk  browsing  maupun menonton Youtube.
Berdasarkan  data  tabel,  persentase  responden  yang setuju  dengan  pernyataan  Q7  "Saya  sering  menggunakan Internet  di  kampus  untuk  belajar"  cukup  tinggi,  yaitu sebesar  84,7%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  internet  di kampus  sangat  berguna  bagi  para  mahasiswa  untuk memperoleh  informasi  dan  belajar,  sehingga  banyak  dari mereka  memanfaatkan  fasilitas  ini  dengan  sering. Tingginya  persentase  ini  juga  dapat  menunjukkan  bahwa
mahasiswa  merasa  bahwa  fasilitas  internet  yang  tersedia di kampus memadai untuk kebutuhan akademik mereka.
Berdasarkan  data  pada  table  3,  dapat  dikatakan  bahwa untuk  mahasiswa  yang  sering  menggunakan  Internet  di kampus  untuk  belajar  (Q7)  :  Fakultas  Kedokteran memiliki nilai paling tinggi pada Q7, yaitu 73.33. Fakultas KIP  memiliki  nilai  paling  rendah  pada  Q7,  yaitu  59.18. Rata-rata  nilai  Q7  dari  seluruh  fakultas  adalah  68.55. Mahasiswa yang sering  menggunakan Internet  di kampus untuk  bermain  game  (Q8)  :  Fakultas  KIP  memiliki  nilai paling  tinggi  pada  Q8,  yaitu  51.75.  Fakultas  Hukum memiliki  nilai  paling  rendah  pada  Q8,  yaitu  39.07.  Rata- rata nilai Q8 dari seluruh fakultas adalah 49.36.
Mahasiswa  yang  sering  menggunakan  Internet  di kampus  untuk  sosial  media  (Q9):  Fakultas  KIP  memiliki nilai  paling tinggi pada  Q9, yaitu 42.69. Fakultas Hukum memiliki  nilai  paling  rendah  pada  Q9,  yaitu  68.14.  Rata- rata  nilai  Q9  dari  seluruh  fakultas  adalah  59.47. Mahasiswa yang sering  menggunakan Internet  di kampus untuk  mendengar  music  (Q10)  :  Fakultas  KIP  memiliki nilai paling tinggi pada Q10, yaitu 37.12. Fakultas Hukum memiliki nilai paling rendah pada Q10, yaitu 44.02. Rata- rata  nilai  Q10  dari  seluruh  fakultas  adalah  51.67. Mahasiswa yang sering  menggunakan Internet  di kampus untuk  nonton  film  (Q11):  Fakultas  KIP  memiliki  nilai paling  tinggi  pada  Q11,  yaitu  56.36.  Fakultas  Hukum memiliki nilai paling rendah pada Q11, yaitu 42.02. Rata- rata nilai Q11 dari seluruh fakultas adalah 51.56.
Dari  analisis  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa mahasiswa dari fakultas KIP memiliki nilai tertinggi pada pernyataan  Q8,  Q9,  Q10,  dan  Q11,  yang  menunjukkan bahwa  mereka  lebih  sering  menggunakan  internet  di kampus  untuk  bermain  game,  media  sosial,  mendengar musik,  dan  nonton  film  dibandingkan  dengan  fakultas lainnya. Sementara itu, fakultas Kedokteran memiliki nilai tertinggi  pada  pernyataan  Q7,  yaitu  bahwa  mereka  lebih sering  menggunakan  internet  di  kampus  untuk  belajar. Fakultas  Hukum  cenderung  memiliki  nilai  terendah  pada hampir  semua  pernyataan,  kecuali  pada  Q5  dan  Q6  yang menunjukkan  bahwa  internet  di  kampus  lancar  untuk browsing dan menonton YouTube.
Dapat  disimpulkan  bahwa  kecenderungan  penggunaan internet  di  kampus  berbeda-beda  tergantung  pada fakultasnya. Fakultas Kehutanan dan Kedokteran memiliki  skor  tertinggi  untuk  Q7  dan  Q9,  sementara Teknik  memiliki  skor  tertinggi  untuk  Q8.  Selain itu,  KIP memiliki  skor  terendah  untuk  hampir  semua  pernyataan kecuali  Q5  dan  Q6.  Hal  ini  mungkin  dipengaruhi  oleh kebutuhan  atau  kebiasaan  mahasiswa  pada  setiap fakultasnya.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  QoS  dan  UAT  terhadap pengguna  internet  kampus  di  Universitas  Tanjungpura, dapat  disimpulkan  bahwa  internet  kampus  memiliki kinerja yang baik dengan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Hasil pengukuran throughput  menunjukkan bahwa fakultas  dengan throughput tertinggi  adalah  FT,  diikuti
oleh FK dan FEB, sedangkan fakultas dengan throughput terendah  adalah  FKIP. Delay yang  terukur  di  semua fakultas cukup rendah, sedangkan tingkat packet  loss dan jitter di semua fakultas juga tergolong rendah atau bahkan nol.
Dalam  UAT,  mayoritas  pengguna  internet  kampus menganggap  bahwa  kampus  menyediakan  fasilitas internet yang memadai dan lancar di hampir semua lokasi kampus. Lebih dari separuh pengguna juga mengaku lebih sering  menggunakan  internet  kampus  daripada  internet dengan  kuota  pribadi.  Pengguna  juga  cenderung menggunakan internet  kampus untuk keperluan akademik seperti  belajar  dan  akses  ke  sumber  informasi.  Namun demikian,  pengguna  juga  menggunakan  internet  kampus untuk  keperluan  non-akademik  seperti  akses  ke  media sosial dan streaming video.
Berdasarkan  hasil  analisis  ini,  disarankan  agar  pihak kampus  terus  memantau  dan  meningkatkan  kinerja internet  kampus,  terutama  pada  fakultas  yang  memiliki throughput terendah. Pihak kampus juga perlu mempertimbangkan alokasi sumber daya untuk memenuhi kebutuhan  pengguna  yang  semakin  kompleks  dan beragam. Selain itu, pihak kampus juga perlu mempertimbangkan kebijakan penggunaan internet kampus  yang  lebih  efektif  dan  efisien  agar  dapat memaksimalkan manfaatnya bagi pengguna.

## R EFERENSI
[1] F.  Lidang  Witi  and  A.  Mude,  “Computer  Based  Information System Journal,” CBIS JOURNAL, vol. 08, no. 01, 2020.
[2] S. Noviana, H. Mubarok, and A. I. Gufroni, “Analisis Manajemen Bandwidth Jaringan Di Universitas Siliwangi Dengan Merekomendasikan  Metode  PCQ  Korespondensi,”  Scientific Articles of Informatics Students, vol. 3, no. 2, pp. 129–137, 2020, [Online]. Available: https://publikasi.unsil.ac.id/index.php/sais
[3] G. Devira Ramady, R. Hidayat, Anung, A.  Ghea Mahardika, and W.  Hidayat,  “Optimizing  Wireless  Distribution  System  Network Infrastructure  in  Hybrid  Topology  using  PCQ  Method,”  J  Phys Conf  Ser,  vol.  1424,  no.  1,  p.  012026,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1424/1/012026.
[4] D.  Indra  Haerudin,  L.  Bahtiar  Aksara,  M.  Yamin,  J.  Teknik Informatika,  F.  Teknik,  and  U.  Halu  Oleo,  “Implementasi Wireless Distribution System (Wds) Pada Hotspot (Studi Kasus : Smk Negeri 1 Kendari).”
[5] T.  Pratama,  “Perbandingan  Metode  PCQ,  SFQ,  RED  dan  FIFO
Pada  Mikrotik  Sebagai  Upaya  Optimalisasi  Layanan  Jaringan Pada  Fakultas Teknik  Universitas  Tanjungpura,”  JUSTIN  (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 3, no. 3, 2015.
[6] I.  Faisal  and  A.  fauzi,  “An  Analisis  Qos  Pada  Implementasi Manajemen  Bandwith  Menggunakan  Metode  Queue  Tree  Dan PCQ  (Per  Connection  Queueing),”  Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu Komputer  Prima  (JUTIKOMP),  vol.  1,  no.  1,  pp.  137–142,  Apr. 2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i1.341.
[7] H.  P.  Situmorang  and  J.  C.  Chandra,  “Implementasi  Manajemen Bandwidth  Menggunakan  Metode  Peer  Connection  Queue  Pada SMK  Budi  Mulia  Tangerang,”  IDEALIS :  InDonEsiA  journaL Information System, vol. 2, no. 3, 2019.
[8] G.  Guntoro,  M.  Sadar,  and  W.  Syafitri,  “Evaluasi  Performance Jaringan  Internet  Kampus  Menggunakan  Quality  of  Service (Qos),” in SEMASTER: Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer, 2020, vol. 1, no. 1, pp. 280–290.
[9] M.  Rusdan,  “Pengujian  Jaringan  Nirkabel  STT  Bandung Menggunakan  Quality  of  Service  (QoS),”  Jurnal  TEDC,  vol. 13, no. 1, pp. 35–39, 2019.
[10] R.  Hidayat,  N.  Sri  Lestari,  A.  Sujana,  Herlina,  and  G.  Devira Ramady,  “Optimizing  Branch  Telephone  Networks  for  Campus VoIP with Mobile Clients,” J Phys Conf Ser, vol. 1175, no. 1, p. 012061, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012061.
[11] R.  Triyansyah  and  A.  Luhur,  “Prototype  Keamanan  Jaringan Menggunakan Teknik  Demilitarized  Zone  (DMZ)  dengan  Sistem Operasi Linux,” STMIK ATMA LUHUR, 2017.
[12] J.  A.  Tampubolon,  S.  Suhada,  M.  Safii,  P.  Poningsih,  and  B. Efendi,  “Optimasi  Bandwidth  Menggunakan  Metode  Peer Connection  pada  Dinas  Lingkungan  Hidup  Pematangsiantar,” Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi,  vol.  2,  no.  2,  pp.  27–32, 2021.
[13] T.  O.  Sidqi,  N.  D.  Nathasia,  and  others,  “Implementasi Manajemen  Bandwith  Menggunakan  Metode  HTB  (Hierarchical Token  Bucket)  Pada  Jaringan  Mikrotik,”  JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 6, no. 1, pp. 132– 138, 2021.
[14] M.  S.  Anwar,  “Analisis  QoS  (Quality  of  Service)  Manajemen Bandwidth  menggunakan  Metode  Kombinasi  Simple  Queue  dan PCQ  (Per  Connection  Queue)  pada  Fakultas  Teknik  Universitas Islam Sumatera Utara,” sudo Jurnal Teknik Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 82–97, 2022.
[15] P. R. Utami, “Analisis Perbandingan Quality Of Service Jaringan Internet  Berbasis  Wireless  Pada  Layanan  Internet  Service Provider  (ISP)  Indihome  Dan  First  Media,”  Jurnal  Ilmiah Teknologi  dan Rekayasa,  vol.  25,  no.  2,  pp.  125–137,  2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i2.2723.
[16] K.  Ganesh  et  al.,  “User  acceptance  test,”  Enterprise  Resource Planning: Fundamentals of Design and Implementation, pp. 123– 127, 2014.